Fugu-MT 論文翻訳(概要): Efficient Neural Hybrid System Learning and Transition System Abstraction for Dynamical Systems

論文の概要: Efficient Neural Hybrid System Learning and Transition System Abstraction for Dynamical Systems

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.10240v1
Date: Fri, 15 Nov 2024 14:53:34 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-11-18 15:36:55.931461
Title: Efficient Neural Hybrid System Learning and Transition System Abstraction for Dynamical Systems
Title（参考訳）: 動的システムのための効率的なニューラルハイブリッドシステム学習と遷移系抽象化
Authors: Yejiang Yang, Zihao Mo, Weiming Xiang,
Abstract要約: システムダイナミクスを学ぶために、低レベルのモデルが訓練されます。ハイレベルモデルは、低レベルなニューラルハイブリッドシステムモデルを抽象化するために訓練される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1470070927586018
License:
Abstract: This paper proposes a neural network hybrid modeling framework for dynamics learning to promote an interpretable, computationally efficient way of dynamics learning and system identification. First, a low-level model will be trained to learn the system dynamics, which utilizes multiple simple neural networks to approximate the local dynamics generated from data-driven partitions. Then, based on the low-level model, a high-level model will be trained to abstract the low-level neural hybrid system model into a transition system that allows Computational Tree Logic Verification to promote the model's ability with human interaction and verification efficiency.
Abstract（参考訳）: 本稿では、動的学習とシステム識別の解釈可能で計算効率の良い方法を促進するために、動的学習のためのニューラルネットワークハイブリッドモデリングフレームワークを提案する。まず、低レベルのモデルをトレーニングして、複数の単純なニューラルネットワークを使用して、データ駆動パーティションから生成された局所的ダイナミクスを近似するシステムダイナミクスを学習する。次に、低レベルのモデルに基づいて、高レベルのモデルを使用して、低レベルのニューラルハイブリッドシステムモデルを、コンピュータツリー論理検証(Computational Tree Logic Verification)による、人間のインタラクションと検証効率によるモデルの能力向上を可能にするトランジションシステムに抽象化する。

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